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大数据高并发数据库优化策略与难点剖析
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更新于2024-08-31
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本文将深入探讨大数据量高并发的数据库优化策略,首先强调了在系统设计初期数据库模型的重要性。一个合理的数据库模型不仅可以简化编程和维护工作,还能直接影响系统的性能表现。在面对海量数据和高并发访问时,系统开发者需要预见到潜在的性能瓶颈,如在日期切换时可能出现的并发冲突,这可能导致数据错误。 在数据库结构设计阶段,应注重数据一致性与完整性的平衡。过度减少数据冗余虽然能提高数据吞吐量和完整性,但会增加关联查询的性能负担和程序复杂性。物理设计时,需要根据业务规则灵活调整,比如对于频繁查询的数据表,可以适度增加冗余以提升查询效率,尽管这可能牺牲一部分表间连接的简洁性。 此外,避免使用自增属性字段作为主键与子表关联,以防止在系统迁移和数据恢复时出现问题。在设计时,需要考虑不同操作类型和频度的综合影响,找到性能和复杂度的最佳契合点。 针对外统计系统这样的场景,可能会遇到映射关系丢失的问题,这可能是由于数据结构设计不合理或者没有妥善处理数据同步导致的。解决这类问题的关键在于确保数据同步策略的完善,以及在高并发情况下采取适当的缓存和分发机制,以减少对数据库的压力。 总结来说,大数据量高并发的数据库优化涉及到多个层面,包括数据库模型的设计、数据冗余与一致性的权衡、以及特殊场景下的问题处理策略。通过合理的架构和优化技术,可以显著提升系统的稳定性和性能。
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大数据量高并发的数据库优化详解大数据量高并发的数据库优化详解
主要介绍了大数据量高并发的数据库优化,需要的朋友可以参考下
如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的
性能。所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的。
一、数据库结构的设计一、数据库结构的设计
在一个系统分析、设计阶段,因为数据量较小,负荷较低。我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等
到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑提高系统性能则要花费更多的人力物力,而整个系
统也不可避免的形成了一个打补丁工程。
所以在考虑整个系统的流程的时候,我们必须要考虑,在高并发大数据量的访问情况下,我们的系统会不会出现极端的情况。
(例如:对外统计系统在7月16日出现的数据异常的情况,并发大数据量的的访问造成,数据库的响应时间不能跟上数据刷新
的速度造成。具体情况是:在日期临界时(00:00:00),判断数据库中是否有当前日期的记录,没有则插入一条当前日期
的记录。在低并发访问的情况下,不会发生问题,但是当日期临界时的访问量相当大的时候,在做这一判断的时候,会出现多
次条件成立,则数据库里会被插入多条当前日期的记录,从而造成数据错误。),数据库的模型确定下来之后,我们有必要做
一个系统内数据流向图,分析可能出现的瓶颈。
为了保证数据库的一致性和完整性,在逻辑设计的时候往往会设计过多的表间关联,尽可能的降低数据的冗余。(例如用户表
的地区,我们可以把地区另外存放到一个地区表中)如果数据冗余低,数据的完整性容易得到保证,提高了数据吞吐速度,保
证了数据的完整性,清楚地表达数据元素之间的关系。而对于多表之间的关联查询(尤其是大数据表)时,其性能将会降低,
同时也提高了客户端程序的编程难度,因此,物理设计需折衷考虑,根据业务规则,确定对关联表的数据量大小、数据项的访
问频度,对此类数据表频繁的关联查询应适当提高数据冗余设计但增加了表间连接查询的操作,也使得程序的变得复杂,为了
提高系统的响应时间,合理的数据冗余也是必要的。设计人员在设计阶段应根据系统操作的类型、频度加以均衡考虑。
另外,最好不要用自增属性字段作为主键与子表关联。不便于系统的迁移和数据恢复。对外统计系统映射关系丢失
(******************)。
原来的表格必须可以通过由它分离出去的表格重新构建。使用这个规定的好处是,你可以确保不会在分离的表格中引入多余的
列,所有你创建的表格结构都与它们的实际需要一样大。应用这条规定是一个好习惯,不过除非你要处理一个非常大型的数
据,否则你将不需要用到它。(例如一个通行证系统,我可以将USERID,USERNAME,USERPASSWORD,单独出来作
个表,再把USERID作为其他表的外键)
表的设计具体注意的问题:表的设计具体注意的问题:
1、数据行的长度不要超过8020字节,如果超过这个长度的话在物理页中这条数据会占用两行从而造成存储碎片,降低查询效
率。
2、能够用数字类型的字段尽量选择数字类型而不用字符串类型的(电话号码),这会降低查询和连接的性能,并会增加存储
开销。这是因为引擎在处理查询和连接回逐个比较字符串中每一个字符,而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
3、对于不可变字符类型char和可变字符类型varchar 都是8000字节,char查询快,但是耗存储空间,varchar查询相对慢一些但
是节省存储空间。在设计字段的时候可以灵活选择,例如用户名、密码等长度变化不大的字段可以选择CHAR,对于评论等长
度变化大的字段可以选择VARCHAR。
4、字段的长度在最大限度的满足可能的需要的前提下,应该尽可能的设得短一些,这样可以提高查询的效率,而且在建立索
引的时候也可以减少资源的消耗。
二、查询的优化二、查询的优化
保证在实现功能的基础上,尽量减少对数据库的访问次数;通过搜索参数,尽量减少对表的访问行数,最小化结果集,从而减
轻网络负担;能够分开的操作尽量分开处理,提高每次的响应速度;在数据窗口使用SQL时,尽量把使用的索引放在选择的首
列;算法的结构尽量简单;在查询时,不要过多地使用通配符如SELECT * FROM T1语句,要用到几列就选择几列如:
SELECT COL1,COL2 FROM T1;在可能的情况下尽量限制尽量结果集行数如:SELECT TOP 300 COL1,COL2,COL3
FROM T1,因为某些情况下用户是不需要那么多的数据的。
在没有建索引的情况下,数据库查找某一条数据,就必须进行全表扫描了,对所有数据进行一次遍历,查找出符合条件的记
录。在数据量比较小的情况下,也许看不出明显的差别,但是当数据量大的情况下,这种情况就是极为糟糕的了。
SQL语句在SQL SERVER中是如何执行的,他们担心自己所写的SQL语句会被SQL SERVER误解。比如:
select * from table1 where name='zhangsan' and tID > 10000
和执行:
select * from table1 where tID > 10000 and name='zhangsan'
一些人不知道以上两条语句的执行效率是否一样,因为如果简单的从语句先后上看,这两个语句的确是不一样,如果tID是一
个聚合索引,那么后一句仅仅从表的10000条以后的记录中查找就行了;而前一句则要先从全表中查找看有几个
name='zhangsan'的,而后再根据限制条件条件tID>10000来提出查询结果。
事实上,这样的担心是不必要的。SQL SERVER中有一个“查询分析优化器”,它可以计算出where子句中的搜索条件并确定哪
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